최근 스마트 이동단말에 장착된 영상 센서를 통해 획득한 영상에서 실시간으로 사용자의 눈을 인식하거나 시선을 추적하여 콘텐츠 제어, 행태 분석 등을 수행하는 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다. 기존의 영상 분석 기반 시선 추적 기술은 고가의 시선 추적기를 기반으로 하며, 추적한 시선 좌표를 통해 실제 응시객체를 분석하는 사후 작업이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 OpenCV를 기반으로 스마트 이동단말의 전면에 장착된 영상 센서에서 사용자의 눈을 인식하고, 시선을 추적한 후, 이를 실시간으로 시선 좌표와 화면의 콘텐츠 내 객체 영역을 매칭함으로써, 응시객체를 분석하는 스마트 이동단말 기반 시선 추적기를 설계하였다. 본 논문의 시선 추적기는 시선 추적을 수행하기 위해, 사용자에게 5개의 화면 교정점을 제공하고 응시하도록 하여 시선 추적 범위를 측정한다. 또한, 스마트 이동단말에 내장된 자이로스코프 센서를 통해 기울기가 변경될 시, 이를 반영하여 시선 교정을 수행하도록 설계하였다.
본 논문에서는 사용자 시선 추적에 사용되는 시선 추적기의 정확도 향상 및 이를 분석하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 시선 좌표와 색 정보를 추출하여 정확한 동공 정보를 기반으로 만들어진 사용자 profile 정보를 추출한 후 이를 기반으로 시선 추적기가 부착된 디스플레이에서 고르게 높은 정확도를 유지 하도록 한다. 이 때 사용자 profile 정보 추출 시 응시 시간에 따른 정확도의 변화 또한 추정하여 최적의 파라미터 값을 추출한다. 시선 추적의 정확도에 대한 실험 결과 짧은 시간으로 특정지점을 응시할 경우 시선 추적의 정확도가 낮게 측정되지만, 응시 시간을 2초 이상의 유지 시 80% 이상의 높은 시선 추적 정확도가 측정됨을 알 수 있었다.
이 연구는 통계학적인 방법을 이용하여 별 추적기의 가시도를 해석하였다. 별 추적기의 시선벡터에 대한 함수로서, 몇 가지 위성 자세 모드 상태에서 임의의 위성의 위치로부터 별 추적기가 태양과 지구에 의해 가려지는 확률, 태양 전지판에 의해 별 추적기가 가려지는 확률, 태양 전지판에 의한 태양 빛의 반사 확률을 계산하였다. 별 추적기의 이용도가 가장 높은 영역을 찾아 별 추적기의 시선벡터 방향을 결정하였는데, 두개의 최적화된 별추적기의 배치는 각각 고도각 -40도, 방위각 -35도와 고도각 -40도, 방위각 -150도로 나타났다.
본 연구에서는 시선추적기(Eye-Tracker)를 활용하여 웹기반 저울 교수학습 프로그램을 이용한 대수적 실험이 학생들의 방정식에 대한 관계적 사고를 형성 시키는지를 학생들의 시선 움직임으로 확인하고자 하였다. 연구문제를 해결하기 위해 전주의 J초등학교 4학년 학생 24명을 대상으로 방정식(a+b+c=d+_) 문제를 3블록, 4가지 형식(12문항)으로 제시하여 시선추적기를 통해 사전사후검사를 실시하고 전략이 뚜렷하지 않은 경우는 면담을 실시하여 인지 과정을 살펴보았다. 수업은 웹기반 수저울 중심으로 등호에 대한 개념 이해와 관계적 사고가 형성되도록 짜여졌다. 그 결과 웹기반 수저울은 받침점을 기준으로 좌우를 비교하도록 하는 과제 해결과정에서 등호에 대한 개념 형성 뿐 아니라, 평형을 이루기 위해 좌우를 살피는 문제 해결과정을 통해 관계적 사고를 형성할 수 있었다.
카메라 기반의 원격 시선 추적 방식은 기기의 특성상 사용자의 움직임 등의 요인에 의해 시선 추적의 정확성 측면에서 많은 영향을 받는다. 하지만 턱받침을 사용하여 사용자의 움직임을 제약하는 실험 환경은 시선 추적의 정확성을 높이는 대신 비침습적인 시선 추적 방식의 이점을 사라지게 한다. 이 논문에서는 비침습적인 추적 방식에서 나타날 수 있는 정확도의 저하를 극복하기 위하여 높은 정확도가 요구되는 관심 영역을 화면상에서 확대함으로써 해상력을 높이는 방안을 제시한다. 관심 영역의 확대는 두 종류의 조건(상시, 조건부)에 의해 이루어 졌으며, 이를 기존 시선 추적 방식과 비교했다. 또한 이렇게 비교한 결과를 바탕으로 적응형 확대 기법의 장점과 한계를 정리했다.
본 논문에서는 시선 깊이 추정 기술을 이용한 OST-HMD의 자동화면 on/off 기능을 제안한다. 제안하는 방법은 MLP(Multi-layer Perceptron)을 이용하여 사용자의 시선 정보와 보는 물체의 거리를 학습 한 후, 시선 정보만 입력하여 거리를 추정한다. 학습 단계에서는 착용 할 수 있는 양안 추적기를 사용하여 시선 관련 특징을 얻는다. 그런 다음 이 특징을 다층 퍼셉트론 (MLP: Multi-layer Perceptron)에 입력하여 학습하고 모델을 생성한다. 추론 단계에서는 안구 추적기로부터 실시간으로 시선 관련 특징을 얻고 이를 MLP에 입력하여 추정 깊이 값을 얻는다. 마지막으로 HMD의 화면을 켜거나 끌 것인지 여부를 결정하기 위해 이 계산결과를 활용한다. 제안된 방법의 가능성을 평가하기 위해 프로토타입을 구현하고 실험을 수행하였다.
비접촉식 시선추적 기술은 인간과 컴퓨터간의 인터페이스로서 장애가 있는 사람들에게 핸즈프리 통신을 제공하며, 최근 코로나 바이러스 등으로 인한 비접촉시스템에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 따라서 본 논문에서는 인간 중심의 상호 작용을 위한 상황인식 다중영역 분류기 및 ASSL 알고리즘을 기반으로 한 사용자 인터페이스 기술을 개발한다. 이전의 AdaBoost 알고리즘은 안구 특징 사이의 공간적 맥락 관계를 이용할 수 없기 때문에 눈의 커서 포인팅 추정을 위한 안면 추적에서 충분히 신뢰할 수 있는 성능을 제공 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 비접촉식 시선 추적 및 마우스 구현을 위한 눈 영역의 상황기반 AdaBoost 다중 영역 분류기를 제시한다. 제안된 방식은 여러 시선 기능을 감지, 추적 및 집계하여 시선을 평가하고 온 스크린 커서 기반의 능동 및 반 감독 학습을 조정한다. 이는 눈 위치에 성공적으로 사용되었으며 눈 특징을 감지하고 추적하는 데에도 사용할 수 있다. 사용자의 시선을 따라 컴퓨터 커서를 제어하며 칼만 필터를 이용하여 실시간으로 추적하며, 가우시안 모델링을 적용함으로써 후처리하였다. Fits law에 의해 실험하였으며, 랜덤하게 대상객체를 생성하여 실시간으로 시선추적성능을 분석하였다. 제안하는 상황인식을 기반 인식기를 통하여 비접촉 인터페이스로서의 활용이 높아질 것이다.
본 연구에서는 수학영재 학생들을 대상으로 분석법을 이용한 증명 학습을 하게 한 후 나타나는 시선의 변화 및 시선의 변화로 야기되는 학습 성취도의 변화가 어떠한지를 알아보고자 하였다. 시선의 변화를 알아보기 위해 시선추적기법을 도입하였으며, 시선추적기를 통해 분석법의 학습효과를 좀 더 객관적으로 파악하고자 하였다. 본 연구의 결과로서, 분석법을 학습한 후 학생들이 증명 문제를 풀 때, 증명 아랫부분에서부터 증명 윗부분으로 올라가는 방식으로 시선의 이동방향이 변화하였으며 증명 아랫부분에 대한 시선 점유 비율이 윗부분에 비해 높아짐을 알 수 있었다. 또한 분석법 학습으로 야기된 시선의 변화는 증명 학습 성취도와 상관관계가 있으며 증명 학습 성취도를 향상시킨다는 것을 알 수 있었다.
항공기, 차량, 고속의 비행체 등과 같은 동적인 플랫폼에서 표적을 추적하기 위한 영상 추적 시스템은 시선을 안정화하는 외부의 추적루프와 내부의 안정화 루프를 포함하는 구조로 되어 있다. 2축 김발을 사용하는 영상 추적 시스템의 추적루프는 크게 영상 추적기, 추적 제어기, 안정화 루프 등으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 영상 추적 시스템의 추적 제어기를 설계하여 성능을 분석하고, 또한 설계된 제어기를 적용하여 영상 추적기의 시간지연에 의한 추적 루프 특성을 분석하였다. 마지막으로 설계된 추적 제어기를 영상 추적 시스템 시뮬레이터에 적용하여 고기동 고속의 비행체 환경에서 추적 루프 성능을 분석하였다.
이 글에서는 전술유도무기체계에서 호밍유도의 PNG 다음으로 많이 채택하고 있는 시선지령유도의 유도루우프 설계기술에 대해 논하고자 한다. 이를 위해 유도루우프를 구성하고 있는 부체계인 표적추적장치, 오차보상기, feedforward 보상기에 대해 살펴보고 유도루우프를 설계할 때 고려해야 할 유도오차를 발생시키는 요인인 표적의 기동, glint noise 등의 영향에 대해 분석한다. 또한 유도탄의 기동력과 지령수신기의 수신감도에 따라 결정되는 명중영역의 산출과 시선유도의 발전추세에 대해 언급하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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